深度学习基础

阅读笔记(2) 单层网络:回归 a2507283885 笔记
阅读笔记(2)单层网络:回归该笔记是DataWhale组队学习计划（共度AI新圣经：深度学习基础与概念）的Task02以下内容为个人理解，可能存在不准确或疏漏之处，请以教材为主。1.从泛函视角来看线性回归还记得线性代数里学过的“基”这个概念吗？一组基向量是一组线性无关的向量，它们通过线性组合可以张成一个向量空间。也就是说，这个空间里的任意一个向量，都可以表示成这组基的线性组合。函数其实也可以看作是
基于通义大模型的智能客服系统构建实战：从模型微调到API部署大熊计算机开发实战语言模型人工智能
1引言本文将深入探讨基于通义大模型的智能客服系统构建全流程，从数据准备、模型微调、性能优化到API部署和系统集成。不同于理论概述，本文将通过实战案例、代码演示和性能数据对比，展示每个环节的技术细节与工程实践。文章面向具备Python和深度学习基础的开发者，重点解决以下核心问题：如何针对客服场景准备和优化训练数据？如何高效微调通义大模型以适配特定业务需求？如何解决大模型部署中的延迟和并发挑战？如何构
TensorFlow：深度学习基础设施的架构哲学与工程实践革新双囍菜菜 AI 深度学习 tensorflow 架构
TensorFlow：深度学习基础设施的架构哲学与工程实践革新文章目录TensorFlow：深度学习基础设施的架构哲学与工程实践革新一、计算范式革命：从静态图到动态执行的深度架构剖析1.1静态计算图的编译优化体系1.2动态图模式的实现原理1.3混合执行模式的编译原理二、张量计算引擎的深度架构解析2.1运行时核心组件2.2计算图优化技术2.3分布式训练架构三、可微分编程范式的实现奥秘3.1自动微分系
计算机视觉与深度学习实战：以Python为工具，基于深度学习的汽车目标检测好知识传播者 Python实例开发实战计算机视觉深度学习 python 基于深度学习的汽车目标检测
随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉与深度学习已经成为当今科技领域的热点。其中，汽车目标检测作为自动驾驶、智能交通等系统的核心技术，受到了广泛关注。本文将以Python为工具，探讨基于深度学习的汽车目标检测方法及其实战应用。一、计算机视觉与深度学习基础计算机视觉是研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、理解内容并作出决策的科学。深度学习则是一种模拟人脑神经网络的机器学习技术，通过构建深层神经网络
程序员转向人工智能 CoderIsArt 机器学习与深度学习人工智能
以下是针对程序员转向人工智能（AI）领域的学习路线建议，分为基础、核心技术和进阶方向，结合你的编程背景进行优化：1.夯实基础数学基础（选择性补足，边学边用）线性代数：矩阵运算、特征值、张量（深度学习基础）概率与统计：贝叶斯定理、分布、假设检验微积分：梯度、导数（优化算法核心）优化算法：梯度下降、随机梯度下降（SGD）学习资源：3Blue1Brown（视频）、《程序员的数学》系列编程工具Python
深度学习基础知识总结
1.BatchNorm2d加速收敛：BatchNormalization可以使每层的输入保持较稳定的分布（接近标准正态分布），减少梯度更新时的震荡问题，从而加快模型训练速度。减轻过拟合：批归一化引入了轻微的正则化效果，因为它依赖于mini-batch中的统计信息，这种方式可以减少对单个样本的过度拟合。提高模型性能：在训练过程中，BatchNormalization通过动态调整激活值的分布，让模型更
大数据最新大模型学习路线与建议：掌握大模型学习路径大模型教程大数据学习人工智能大模型 AI大模型程序员 AI
1既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新第一章深度学习基础第二章智能对话系统基础第三章大模型基础第四章大模型应用实践第五章大模型实战项目第一章深度学习基础深度学习基础深度学习经典模型解
深度学习模型：技术演进、热点突破与未来图景 accurater c++算法笔记深度学习
第一章深度学习模型的技术演进1.1从感知机到深度神经网络里程碑突破：AlexNet在ImageNet竞赛中实现图像分类性能飞跃，首次验证深度卷积网络（CNN）的潜力。其采用ReLU激活函数、Dropout正则化等创新，奠定现代深度学习基础架构。梯度消失的破解：LSTM网络通过门控机制实现长时序依赖建模，为自然语言处理（NLP）开辟道路，后续双向LSTM、GRU等变体持续优化记忆能力。计算范式革新：
我们掌握的技能与进入企业的机会万能小贤哥人工智能算法深度学习
深度学习：从基础到实践一、引言深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建多层神经网络来模拟人类大脑的信息处理方式，从而实现对复杂数据的自动特征提取和模式识别。近年来，深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了巨大的突破，引发了全球范围内的研究和应用热潮。本文将从深度学习的基本概念出发，逐步深入到实际应用，并结合代码示例展示如何实现一个简单的深度学习模型。二、深度学习基础（一）神经网络的
吴恩达深度学习课程实践项目集 Kiki-2189
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：吴恩达深度学习编程作业包含了Coursera平台课程中的实践环节，为学员提供深度学习理论与编程技能的巩固。这些作业从基础神经网络到复杂架构，涵盖深度学习的各种关键概念和技术，使用TensorFlow进行模型构建和训练，适合作为入门深度学习的资源。1.深度学习基础与理论框架在当今的人工智能领域，深度学习以其强大的模式识别能力，已经成为了众多技术革新的核心。本章将
YOLOv7在自定义数据集上的Jupyter Notebook训练指南 t0_54program 大数据与人工智能 YOLO jupyter ide 个人开发
在当今的计算机视觉领域，目标检测是一项至关重要的任务，而YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法因其高效性和准确性备受关注。本文将详细介绍如何在JupyterNotebook环境中，利用YOLOv7模型对自定义数据集进行训练。前期准备环境与基础设置：开始之前，你需要具备一定的Python编程经验和深度学习基础知识，并且拥有一台性能足够强大的机器。若没有GPU，DigitalOceanGP
自然语言处理 (NLP) 学习路线我喝AD钙我的学习笔记自然语言处理学习人工智能
自然语言处理学习路线1.基础准备（可参考mooc学习）2.学习基础NLP技术（可参考mooc学习）3.经典机器学习算法在NLP中的应用（可参考吴恩达机器学习课程）4.深度学习基础（基础参考吴恩达、工具看TF、Keras官网手册）5.深度学习在NLP中的应用（arxiv论文原文和解析博客，实战参考gitee/github）6.现代NLP模型（arxiv论文原文和解析博客，实战参考gitee/gith
MONAI 高级开发者研究教程专栏：从精通到引领医学影像AI创新 LIUDAN'S WORLD MONAI 高级开发者研究教程专栏人工智能
专栏导语：本专栏旨在为已有深度学习基础并希望在医学影像AI领域进行深入研究的高级开发者提供一套系统性的MONAI学习与实践指南。我们将不仅仅停留在“如何使用”，更会深入探讨“为何如此设计”以及“如何扩展与创新”，助您充分利用MONAI的强大功能，引领前沿研究。第一章MONAI基石与医学影像AI生态MONAI的设计哲学与核心架构解析：不仅仅是介绍：深入探讨MONAI诞生的背景，解决了医学影像AI的哪
深度学习面试八股简略速览石去皿学习记录经验分享深度学习人工智能
在准备深度学习面试时，你可能会感到有些不知所措。毕竟，深度学习是一个庞大且不断发展的领域，涉及众多复杂的技术和概念。但别担心，本文将为你提供一份全面的指南，从基础理论到实际应用，帮助你在面试中脱颖而出。1.深度学习基础：理解核心概念1.1神经网络基础神经网络是深度学习的核心，它由许多简单的处理单元（神经元）组成，这些神经元通过权重连接在一起。每个神经元接收输入，通过一个激活函数进行处理，然后输出结
【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.2 量子深度学习模型的基础理论与实现方法探索】再见孙悟空_ #【深度学习・探索智能核心奥秘】深度学习 DeepSeek 人工智能计算机视觉强化学习量子计算量子深度学习
还记得《三体》中智子锁死地球科技的绝望吗？今天AI领域正面临类似的困境——GPT-4训练需要消耗1.7万个NVIDIAA100GPU运行3个月，能耗相当于300个家庭一年的用电量。更可怕的是，图像识别任务的参数空间维度每增加1级，计算量就会爆炸式增长10^8倍。这时候量子计算犹如破壁者，带着量子并行计算和指数级存储空间这两把密钥，正在打开AI的降维打击时代。一、量子深度学习基础：从量子比特到量子神
【深度学习基础/面试高频问题】归一化-为何BN层能帮助模型优化无敌悦悦王面试准备基础理论深度学习人工智能计算机视觉图像处理
深度学习基础知识为何BN能够帮助训练优化1、发现问题2、BatchNorm的性能是否源于控制内部协变量偏移？3、为什么BatchNorm有效？1）BatchNorm的平滑效果2）优化景观的探索3）BatchNorm是平滑景观的最佳（唯一？）方法吗？4、理论分析5、相关工作6、结论参考文献：1、HowDoesBatchNormalizationHelpOptimization?HowDoesBatc
第21节：深度学习基础-激活函数比较（ReLU, Sigmoid, Tanh）点我头像干啥从零开始学习深度学习图像分类实战(pytorch)深度学习算法人工智能
1.引言在深度学习领域，激活函数是神经网络中至关重要的组成部分它决定了神经元是否应该被激活以及如何将输入信号转换为输出信号激活函数为神经网络引入了非线性因素，使其能够学习并执行复杂的任务没有激活函数，无论神经网络有多少层，都只能表示线性变换，极大地限制了网络的表达能力本文将深入探讨三种最常用的激活函数：ReLU（RectifiedLinearUnit）、Sigmoid和Tanh（双曲正切函数），从
AI Python 教程 Empty-Filled 人工智能 python 开发语言
AIPython教程为什么使用Python学习AI？AI之Python前提AIPython教程人工智能AI之Python-机器学习监督学习回归算法分类算法非监督学习聚类算法数据降维增强学习AI之Python-深度学习深度学习基础深度学习架构AI之Python-自然语言处理文本处理和表示文本处理文本表示词汇语义学AI之Python-计算机视觉图像处理和转换图像识别架构物体检测架构两步检测器单步检测器
第20节：深度学习基础-反向传播算法详解点我头像干啥从零开始学习深度学习图像分类实战(pytorch)深度学习神经网络人工智能机器学习
一、引言反向传播算法（Backpropagation，简称BP算法）是深度学习领域最为核心的算法之一，它为神经网络提供了一种高效计算梯度的方法，使得基于梯度的优化成为可能。自20世纪80年代被重新发现并广泛应用以来，反向传播算法已经成为训练多层神经网络的标准方法，推动了深度学习革命的发展。反向传播算法的本质是链式法则（ChainRule）在神经网络中的巧妙应用，它通过从输出层向输入层反向传播误差信
深度学习模型：从基础到前沿的技术解析与实践指南爱吃青菜的大力水手深度学习人工智能
深度学习模型全面解析文章框架，结合代码演示与图形展示，内容深入浅出：深度学习模型：从基础到前沿的技术解析与实践指南第一章深度学习基础与核心思想1.1深度学习的本质与优势表示学习理论：通过多层非线性变换自动提取数据特征，无需人工设计特征（如CNN对边缘→纹理→物体的逐层抽象）与传统机器学习的对比：以ImageNet分类为例，AlexNet将Top-5错误率从26.2%降至15.3%，证明了深度学习的
PyTorch深度学习基础/Logistic回归 Zeal Just Hurries 深度学习人工智能机器学习 pytorch 回归 python
一、PyTorch深度学习基础1、Tensor对象及其运算Tensor对象是一个多维的数据结构，用于存储数值型数据，通常用在深度学习中进行各种计算。Tensor对象可以简单理解为一个高维数组，它是矩阵概念的扩展。在深度学习领域，特别是在使用某些框架如PyTorch或TensorFlow时，Tensor扮演着核心角色。它们不仅拥有丰富的数学属性，还内置了一些专为深度学习设计的运算，这使得Tensor
探索人工智能在医疗诊断中的前沿应用：深度学习助力精准医疗 Thanks_ks IT 洞察集深度学习医疗诊断医学影像识别基因组学智能辅助诊断精准医疗个性化治疗
目录引言一、深度学习基础与医疗诊断的融合1.深度学习的自适应学习能力2.特征提取的自动化与高效性3.多模态数据的融合处理4.实时诊断与远程医疗的潜力5.个性化医疗的推动二、深度学习在医学影像识别中的应用1.肿瘤检测与分类2.眼科疾病筛查3.病变识别4.脑部疾病诊断5.骨折检测与评估6.多模态影像融合分析7.自动化报告生成三、深度学习在基因组学中的应用1.精准遗传病诊断2.疾病风险预测与预防3.精准
深度学习基础知识-全连接层 Jul.01 深度学习人工智能神经网络
全连接（FullyConnected，简称FC）层是深度学习神经网络中一种基本的层结构。它主要用于神经网络的最后几层，将高层特征映射到输出空间中。全连接层对数据的每个输入节点与每个输出节点进行连接，用于实现输入特征和输出结果之间的映射关系。以下是对全连接层的详细解释。1.全连接层的结构和原理在全连接层中，每一个输入节点与每一个输出节点之间都有一条连接线。假设输入层有n个神经元，输出层有m个神经元，
深度学习基础：从入门到理解核心概念巷955 深度学习人工智能
引言近年来，深度学习(DeepLearning)已成为人工智能领域最热门的研究方向之一。从AlphaGo战胜人类围棋冠军，到ChatGPT等大型语言模型的惊艳表现，深度学习技术正在深刻改变我们的生活和工作方式。本文将系统介绍深度学习的基础知识，帮助初学者建立对这一领域的全面认识。一、什么是深度学习？深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑神经元的工作方式，构建多层的神经网络模型，从数据中自动
深度学习基础原理知识整理 MayByte 深度学习深度学习人工智能
深度学习基础原理知识整理线性回归模型线性回归模型定义假设给定数据集(D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)})，其中xi=(xi1;xi2;…;xid)，xi∈Rx~i~\in\mathbb{R}xi∈R。线性回归就是试图学得一个线性模型，尽可能准确地预测实际输出值。通俗地讲，即求属性与结果之间的线性关系。线性回归模型的函数表达式为：f(x)=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+b
人脸识别：基于深度学习的人脸识别_（2）.深度学习基础 zhubeibei168 检验检测&人脸识别深度学习人工智能开源计算机视觉人脸识别
深度学习基础引言深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建多层神经网络来模拟人脑的结构和功能，从而实现对复杂数据模式的自动学习和识别。在计算机视觉领域，深度学习已经取得了显著的成果，尤其是在人脸识别方面。本节将介绍深度学习的基本概念、常用算法和框架，为后续的人脸识别技术打下坚实的基础。神经网络基础什么是神经网络神经网络是一种计算模型，它由大量的节点（或称为神经元）组成，这些节点通过连接形成一个网络。
数据处理专题（十二）程序员的世界你不懂数据分析百度经验分享
深度学习基础01目标了解深度学习的基本概念。‍02学习内容神经网络基础Keras基础实践：使用Keras构建一个简单的神经网络模型‍03代码示例1.导入必要的库importnumpyasnpimportpandasaspdimporttensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layer
【深度学习基础】Windows实时查看GPU显存占用、功耗、进程状态叫我东方小巴黎机器学习基础深度学习人工智能
1.nvitoppython环境下，例如anacondaprompt：condaenvlistactivatexxxpipinstallnvitopnvitop实时查看GPU显存占用、功耗、进程状态显示信息含义https://blog.csdn.net/Sep21m_wyy/article/details/141754651顶部信息栏当前时间：显示当前的系统时间（SatAug3116:33:032
【深度学习基础】PyCharm anaconda PYTorch python CUDA cuDNN 环境配置叫我东方小巴黎机器学习基础深度学习 python pycharm
这里写目录标题PyCharm安装anaconda安装PYTorch安装确定python版本CUDA安装cuDNN安装检验环境是否配置成功参照：PyCharm安装官网下载anaconda安装官网下载：https://www.anaconda.com/download配置环境变量，增加D:\WorkSoftware\Install\Anaconda3D:\WorkSoftware\Install\An
【深度学习基础】第四十七课：BLEU得分 x-jeff 深度学习基础深度学习人工智能 nlp
【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。1.BLEU得分机器翻译的一大难题是一个法语句子可以有多种英文翻译，并且翻译质量都同样好。那么我们该怎样评估一个机器翻译系统呢？常用的一个方法就是使用BLEU得分。BLEU原文：PapineniK,RoukosS,WardT,etal.Bleu:amethodforautomaticevaluationofmachi
关于旗正规则引擎中的MD5加密问题何必如此 jsp MD5 规则加密
一般情况下，为了防止个人隐私的泄露，我们都会对用户登录密码进行加密，使数据库相应字段保存的是加密后的字符串，而非原始密码。在旗正规则引擎中，通过外部调用，可以实现MD5的加密，具体步骤如下： 1.在对象库中选择外部调用，选择“com.flagleader.util.MD5”，在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”； 2.在规
【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用 bit1129 Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语，Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同，Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景，具体参见Scala在线文档：http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
spark sql 访问hive数据的配置详解 daizj spark sql hive thriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据，默认spark编译的版本是不支持访问hive，因为hive依赖比较多，因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译，将hive，thriftserver打包进去才能够访问，详细配置步骤如下： 1、下载源码 2、下载Maven,并配置此配置简单，就略过
HTTP 协议通信周凡杨 java httpclient http 通信
一：简介 HTTPCLIENT，通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信！二：代码举例测试类： import java
java unix时间戳转换 g21121 java
把java时间戳转换成unix时间戳： Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date())) SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
web报表工具FineReport常用函数的用法总结（报表函数）老A不折腾 web报表 finereport 总结
说明：本次总结中，凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找，然后再从公有数据源中查找的顺序。 CLASS CLASS(object):返回object对象的所属的类。 CNMONEY CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。 number:需要转换的数值型的数。 unit:单位，
java jni调用c++ 代码报错墙头上一根草 java C++jni
# # A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment: # # EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656 # # JRE version: Java(TM) SE Ru
Spring中事件处理de小技巧 aijuans spring Spring 教程 Spring 实例 Spring 入门 Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口，BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等，其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean，在Bean被初始后，将会被注入 Applicati
linux shell ls脚本样例 annan211 linux linux ls源码 linux 源码
#! /bin/sh - #查找输入文件的路径 #在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式 # 查找路径由特定的环境变量所定义 #标准输出所产生的结果通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径 # 或是filename :not found 的标准错误输出。 #如果文件没有找到则退出码为0 #否则即为找不到的文件个数 #语法 pathfind [--
List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下) 百合不是茶 list set Map遍历方式
List特点：元素有放入顺序，元素可重复 Map特点：元素按键值对存储，无放入顺序 Set特点：元素无放入顺序，元素不可重复（注意：元素虽然无放入顺序，但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的，其位置其实是固定的） List接口有三个实现类：LinkedList，ArrayList，Vector LinkedList：底层基于链表实现，链表内存是散乱的，每一个元素存储本身
解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法 bijian1013 java thread 线程安全
在Java项目中，我们通常会自己写一个DateUtil类，处理日期和字符串的转换，如下所示： public class DateUtil01 { private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); public void format(Date d
http请求测试实例（采用fastjson解析） bijian1013 http 测试
在实际开发中，我们经常会去做http请求的开发，下面则是如何请求的单元测试小实例，仅供参考。 import java.util.HashMap; import java.util.Map; import org.apache.commons.httpclient.HttpClient; import
【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理 bit1129 hessian
RPC异常处理概述 RPC异常处理指是，当客户端调用远端的服务，如果服务执行过程中发生异常，这个异常能否序列到客户端？如果服务在执行过程中可能发生异常，那么在服务接口的声明中，就该声明该接口可能抛出的异常。在Hessian中，服务器端发生异常，可以将异常信息从服务器端序列化到客户端，因为Exception本身是实现了Serializable的
【日志分析】日志分析工具 bit1129 日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/ 2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J) http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/ 3.log.io 和
nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决 ronin47 nginx 优化
　　　先说遇到个坑，第一个是负载问题，这个问题与架构有关，由于我设计架构多了两层，结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个：一是改变负载策略，二是更改架构设计。　　　由于采用动静分离部署，而nginx又设计了静态，结果客户端去读nginx静态，访问量上来，页面加载很慢。解决：二者留其一。最好是保留apache服务器。　　　来以下优化：　　　
java-50-输入两棵二叉树A和B，判断树B是不是A的子结构 bylijinnan java
思路来自： http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/ import ljn.help.*; public class HasSubtree { /**Q50. * 输入两棵二叉树A和B，判断树B是不是A的子结构。例如，下图中的两棵树A和B，由于A中有一部分子树的结构和B是一
mongoDB 备份与恢复开窍的石头 mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入 1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的. 所以,都有如下通用选项: -h host 主机 --port port 端口 -u username 用户名 -p passwd 密码 2: mongoexport 导出json格式的文件
[网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题 comsci 网络
如果按照中国古代农历的历法，现在应该是某个季节的开始，但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据，如果按照现在的天文学记录来进行修正的话，这个季节已经过去一段时间了。。。。。也就是说，还要再等3000年。才有机会了，太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰，轨道次序发生了变
软件专利如何申请 cuiyadll 软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码，也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想，而软件著作权保护的是软件代码（即软件思想的表达形式）。例如，离线传送文件，那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想，但实现离线传送的程序代码有千千万万种，每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
Android学习笔记 darrenzhu android
1.启动一个AVD 2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端 3.如何启动一个程序 am start -n package name/.activityName am start -n com.example.helloworld/.MainActivity 启动Android设置工具的命令如下所示： # am start -
apache虚拟机配置，本地多域名访问本地网站 dcj3sjt126com apache
现在假定你有两个目录，一个存在于 /htdocs/a，另一个存在于 /htdocs/b 。现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。 1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
yii2 restful web服务[速率限制] dcj3sjt126com PHP yii2
速率限制为防止滥用，你应该考虑增加速率限制到您的API。例如，您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收，将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
Hadoop2.5.2安装——单机模式 eksliang hadoop hadoop单机部署
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述 Hadoop有三种模式单机模式、伪分布模式和完全分布模式，这里先简单介绍单机模式，默认情况下，Hadoop被配置成一个非分布式模式，独立运行JAVA进程，适合开始做调试工作。二、下载地址 Hadoop 网址http:
LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout（分页下拉）基本结构 gundumw100 android
一切为了快速迭代 import java.util.ArrayList; import org.json.JSONObject; import android.animation.ObjectAnimator; import android.os.Bundle; import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
三道简单的前端HTML/CSS题目 ini html Web 前端 css 题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时，为了方便对这些网页进行修改，最好使用（）。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm 在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>，此为（）。http://hovertree.com/s
overrided方法编译错误 kane_xie override
问题描述：在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下： Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it 当去掉@Over
Java中使用代理IP获取网址内容（防IP被封，做数据爬虫） mcj8089 免费代理IP 代理IP 数据爬虫 JAVA设置代理IP 爬虫封IP
推荐两个代理IP网站： 1. 全网代理IP：http://proxy.goubanjia.com/ 2. 敲代码免费IP：http://ip.qiaodm.com/ Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容，方式一，设置System系统属性 // 设置代理IP System.getProper
Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境 nodejs 纵观千象
当你启动 nodejs服务报错： >node app Express server listening on port 80 events.js:85 throw er; // Unhandled 'error' event ^ Error: listen EADDRINUSE at exports._errnoException (
C++中三种new的用法 _荆棘鸟_ C++new
转载自：http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html 作者: mt 其一是new operator，也叫new表达式；其二是operator new，也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了，很容易搞混，那就记中文名称吧。new表达式比较常见，也最常用，例如： string* ps = new string("
Ruby深入研究笔记1 wudixiaotie Ruby
module是可以定义private方法的 module MTest def aaa puts "aaa" private_method end private def private_method puts "this is private_method" end end

深度学习基础

深度学习基础

激活函数

常见的激活函数

1. sigmoid函数

2. tanh激活函数

3. Relu激活函数

4. Leak Relu激活函数

5. SolftPlus 激活函数

6. softmax激活函数

你可能感兴趣的:(深度学习基础)